On vous propose des cours qui partent de cas réels. Pas de théorie déconnectée. Juste des exemples concrets de ce qui fonctionne aujourd'hui dans les réseaux électriques, les prévisions de consommation, et l'optimisation des ressources.
Voir les modalités d'inscriptionChaque cours s'étend sur 8 semaines avec des sessions en direct et du travail pratique sur des données réelles.
Vous apprendrez à construire des modèles de prévision qui anticipent les pics de consommation. On travaille avec des séries temporelles et des ensembles de données collectés sur des réseaux urbains.
On explore comment l'IA peut améliorer la distribution d'énergie dans les smart grids. Vous allez coder des algorithmes d'optimisation et tester des stratégies de gestion de charge.
Détecter les pannes avant qu'elles n'arrivent. Vous travaillerez avec des capteurs IoT et construirez des modèles qui identifient les signes précurseurs de défaillance sur turbines et transformateurs.
Chaque formation suit une structure qui alterne entre théorie appliquée et manipulation directe de données. Voici comment on organise les 8 semaines.
On commence par poser les bases. Comprendre les spécificités du secteur énergétique, les contraintes réglementaires, les types de données disponibles. Vous installez votre environnement et faites vos premiers tests sur des jeux de données simplifiés.
C'est là que ça devient technique. Vous écrivez du code, entraînez des modèles, ajustez les hyperparamètres. On examine ensemble ce qui fonctionne et pourquoi certains choix donnent de meilleurs résultats que d'autres. Chaque session inclut des revues de code collectives.
Vous prenez un cas d'étude basé sur des données anonymisées d'entreprises du secteur. L'objectif est de résoudre un problème complet : de l'acquisition des données à la présentation des résultats. On simule des contraintes opérationnelles réelles.
Chaque participant présente son projet final. On discute des choix techniques, des limites rencontrées, et des améliorations possibles. C'est aussi le moment de recevoir des retours détaillés sur votre approche et d'échanger avec les autres participants.